搭建5台服务器Hadoop集群实战：运行大规模Wordcount

"Hadoop分布式集群配置指南" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理和存储大规模数据。这个集群配置指南详细阐述了如何在一个由5台计算机构成的环境中搭建和配置Hadoop集群，以支持处理超过50GB的大数据任务，如WordCount应用。 首先，集群架构由一个Master节点和四个Slave节点组成。Master节点负责协调和管理整个集群的工作，而Slave节点则执行实际的数据处理任务。在这样的设置中，Master通常包括NameNode（负责文件系统的元数据管理）和JobTracker（调度任务和资源管理），而Slave节点包含DataNode（存储数据）和TaskTracker（执行MapReduce任务）。 在配置Hadoop集群之前，必须确保所有节点都安装了兼容的操作系统和软件。本指南选择了Red Hat Enterprise Linux Server 6.3作为操作系统，以及Hadoop-1.0.3和JDK-6u34-linux-x64作为主要的软件组件。JDK是Java Development Kit的简称，它是运行和开发Java应用程序的基础，对于Hadoop这样的Java编写系统至关重要。 安装JDK的步骤包括： 1. 给jdk-6u34-linux-x64.bin文件赋予执行权限。 2. 运行该文件进行安装。 3. 修改/etc/profile文件，设置JAVA_HOME、JRE_HOME和CLASSPATH环境变量，指向JDK的安装路径。 接着，安装Hadoop的过程包括： 1. 解压缩hadoop-1.0.3.tar.gz文件到指定目录。 2. 在/etc/profile文件中添加HADOOP_HOME环境变量，将PATH变量扩展以包含Hadoop的bin目录。 配置Hadoop环境涉及以下几个关键步骤： 1. 在hadoop-env.sh文件中，取消JAVA_HOME的注释，并设置正确的JDK路径。 2. 在core-site.xml文件中，定义Hadoop的基本配置，例如命名空间的默认值和文件系统的URI。虽然示例没有给出完整的core-site.xml内容，但通常会包含如`fs.defaultFS`这样的属性来指定HDFS的根目录。 此外，还需要配置Hadoop的其他两个核心文件：hdfs-site.xml用于HDFS的参数设置，mapred-site.xml用于MapReduce框架的配置。例如，可能需要指定DataNode的数量、副本因子、NameNode的地址等。 完成这些配置后，还需要进行格式化NameNode、启动Hadoop服务、测试集群的连通性和运行WordCount示例等操作，以验证集群的正确性和功能性。WordCount是一个简单的例子，用于统计文本文件中的单词出现次数，是测试Hadoop集群处理能力的常见方法。 在实际生产环境中，还需要考虑安全性、监控、性能优化等方面，例如启用Hadoop的安全模式（如Kerberos）、配置日志聚合、调整内存和CPU分配等。配置Hadoop集群是一个涉及多方面细节的过程，需要对Hadoop的架构和工作原理有深入理解。